Использование нескольких моделей в развертывании машинного обучения

Можно развернуть несколько моделей в развертывании машинного обучения, в том числе модели из разных экспериментов. После развертывания моделей и экспериментов используйте панель Развертываемые модели в развертывании машинного обучения, чтобы настроить рабочие процессы динамического прогнозирования. При создании прогнозов для ссылки на используемую модель используется псевдоним. Эта система псевдонимов позволяет со временем заменять модели без необходимости развертывания нового развертывания машинного обучения, а также упрощает сравнительное тестирование производительности моделей на производственных данных.

Псевдонимы моделей используются как при пакетном прогнозировании, так и при прогнозировании в реальном времени. Для получения информации см.:

• Настройка псевдонимов моделей для пакетного прогнозирования

• Работа с псевдонимами моделей в прогнозах в реальном времени

Что такое псевдонимы модели?

Каждая модель, добавляемая в развертывание машинного обучения, обозначается псевдонимом модели. Псевдоним ― это динамический контейнер в развертывании машинного обучения, который инструктирует AutoML выполнять прогнозы с помощью модели в развертывании. Внутри псевдонима можно менять модели, что позволяет легко заменять устаревшие модели. Одна модель может быть добавлена в каждый псевдоним модели. Псевдонимы позволяют легко менять модели в рамках рабочего процесса создания прогнозов без необходимости редактировать конфигурации прогнозирования, создавать новое развертывание машинного обучения или обновлять вызовы API.

Каждое развертывание машинного обучения имеет псевдоним по умолчанию. Псевдоним по умолчанию нельзя удалить или переименовать, но можно легко поменять модель, которая будет использоваться для создания прогнозов с его помощью. Если не указать псевдоним для прогнозов из развертывания машинного обучения, будет использоваться псевдоним по умолчанию.

Развертывание машинного обучения может содержать до 10 псевдонимов, включая псевдоним по умолчанию.

Сценарии использования для псевдонимов моделей

• Замена устаревших моделей на переобученные с течением времени без обновления конфигураций прогнозирования или вызовов API.

• Тестирование и сравнение производительности различных моделей на одних и тех же производственных данных без необходимости создавать несколько развертываний машинного развертывания.

• Использование одного развертывания для создания прогнозов на основе различных моделей в зависимости от конкретных условий.

Рекомендации по развертыванию моделей в развертываниях машинного обучения

При добавлении моделей в развертывание машинного обучения модели могут быть из разных экспериментов машинного обучения, которые могут находиться в разных пространствах в Аналитика Qlik Cloud. Необходимо учитывать следующее.

• Чтобы добавить модель в развертывание машинного обучения, модель должна иметь тот же тип эксперимента (двоичная классификация, многоклассовая классификация или регрессия), что и модель в псевдониме по умолчанию.

• Если схема модели и данные для применения несовместимы, прогнозирование (пакетное, в реальном времени, напрямую через API или с помощью коннектора) не может быть выполнено успешно.

• Существуют требования к разрешениям для пользователей, добавляющих модели в развертывание, а также работающих с псевдонимами моделей (например, добавление, переименование и удаление псевдонимов). Для получения дополнительной информации см. раздел Разрешения.

Работа с псевдонимами

Работа с псевдонимами осуществляется на панели Развертываемые модели в развертывании машинного обучения. Панель Развертываемые модели имеет интуитивно понятный интерфейс назначения моделей с поддержкой перетаскивания.

Завершив внесение изменения на панели Развертываемые модели, нажмите Сохранить изменения в правом верхнем углу интерфейса.

Добавлять новые псевдонимы необязательно. Если нет необходимости нужно работать с несколькими псевдонимами, можно работать только с псевдонимом по умолчанию и переключаться между моделями, используя только этот псевдоним.

Приступая к работе

Прежде чем назначать модели псевдонимам, нужно развернуть все необходимые модели в развертывании машинного обучения. Этот процесс выполняется в эксперименте машинного обучения, в котором обучалась каждая модель. Для получения дополнительной информации см. раздел Развертывание моделей.

Добавление псевдонима

Сначала создайте пустой псевдоним.

Выполните следующие действия.

1. В развертывании машинного обучения откройте панель Развертываемые модели.

2. В разделе Доступные модели нажмите Добавить псевдоним.

3. Нажмите Сохранить изменения в правом верхнем углу интерфейса.

В качестве альтернативы щелкните рядом с моделью в списке Все модели в развертывании и выберите Добавить в новый псевдоним.

Назначение модели псевдониму (включая псевдоним по умолчанию)

После добавления псевдонима нужно назначить ему модель. Также можно назначить другую модель псевдониму по умолчанию с помощью этого рабочего процесса.

Выполните следующие действия.

1. В списке Все модели в развертывании найдите модель, которую требуется назначить псевдониму.

2. Рядом с полем Имя модели перетащите модель на псевдоним.

   В качестве альтернативы щелкните рядом с моделью и выберите Добавить в <имя псевдонима>, или Переключить на псевдоним по умолчанию, чтобы заменить модель, назначенную псевдониму по умолчанию.

3. Нажмите Сохранить изменения в правом верхнем углу интерфейса.

Переименование и удаление псевдонимов

Можно переименовать и удалить любой псевдоним, кроме псевдонима по умолчанию.

Выполните следующие действия.

1. В развертывании машинного обучения откройте панель Развертываемые модели.

2. Щелкните рядом с псевдонимом модели и выберите Переименовать или Удалить.

3. Нажмите Сохранить изменения в правом верхнем углу интерфейса.

Разрешения

В этом разделе описаны разрешения, необходимые для выполнения действий, связанных с развертыванием моделей и псевдонимом.

Информацию о разрешениях AutoML см. в разделе Кто может работать с Qlik AutoML.

Развертывание и удаление моделей в развертывании машинного обучения

Работа с псевдонимами модели

Работа с псевдонимами моделей включает в себя создание, удаление и переименование псевдонимов. Чтобы выполнить эти действия, нужно следующее:

• Право пользователя «Профессионал» или Full User

• Роль безопасности Automl Experiment Contributor

• Требуемая роль в пространстве развертывания машинного обучения

  • Для развертывания в общих пространствах используйте одну из следующих ролей:

    • Владелец (пространства)

    • Может управлять

    • Может изменять

  • Для развертывания в управляемых пространствах используйте одну из следующих ролей:

    • Владелец (пространства)

    • Может управлять